PISA alerta: IA pode travar seu aprendizado. Veja como usar bem
Dados do PISA e da OCDE mostram quando a IA para estudar trava o aprendizado — e o que isso muda para quem encara ENEM, vestibular e concursos.
A OCDE voltou a acender um alerta que o setor de educação preferia ignorar. Dados do PISA 2022, publicados pela organização em dezembro de 2023, associam o uso intensivo e sem direção de tecnologia a quedas concretas de desempenho: estudantes distraídos por dispositivos digitais nas aulas de matemática pontuaram até 15 pontos abaixo dos colegas. O aviso ganha peso renovado em 2026, quando a organização prepara a divulgação do PISA 2025 — a primeira edição a medir diretamente como jovens de 15 anos aprendem em ambientes digitais, incluindo ferramentas de IA para estudar.
Para o estudante brasileiro, a discussão deixou de ser abstrata. Com assistentes de IA integrados a celulares, navegadores e aplicativos de estudo, a fronteira entre «estudar com ajuda» e «terceirizar o raciocínio» ficou difícil de enxergar. E quem presta ENEM, vestibular ou concurso público enfrenta um detalhe incômodo: a prova continua sendo presencial, individual e sem acesso a nenhuma ferramenta.
- O PISA 2022 registrou que 65% dos estudantes da OCDE se distraem com dispositivos digitais nas aulas de matemática.
- Alunos distraídos pelos aparelhos dos colegas pontuaram 15 pontos a menos em matemática, o equivalente a cerca de três quartos de um ano letivo.
- Um estudo do MIT Media Lab (2025) mostrou que 83% dos participantes que escreveram com ChatGPT não conseguiram citar trechos do próprio texto minutos depois.
- O PISA 2025, com resultados previstos para o fim de 2026, incluirá pela primeira vez a avaliação «Aprendizagem no Mundo Digital».
O que o PISA já mediu sobre tecnologia e desempenho
Segundo o PISA 2022 (OCDE, 2023), 65% dos estudantes dos países-membros relataram se distrair com dispositivos digitais durante as aulas de matemática. Os alunos distraídos pelos aparelhos dos colegas pontuaram, em média, 15 pontos a menos na disciplina — uma diferença equivalente a três quartos de um ano de aprendizagem.
O mesmo relatório traz uma nuance que costuma se perder nas manchetes. A relação entre tecnologia e desempenho não é linear: estudantes que usavam dispositivos de forma moderada, para tarefas de aprendizagem, tendiam a pontuar melhor do que os que não usavam nada. A queda aparece no extremo oposto — uso prolongado, recreativo e sem mediação pedagógica.
O Brasil chega a esse debate em posição frágil. Na edição de 2022, o país marcou 379 pontos em matemática, contra uma média de 472 na OCDE. Qualquer fator que amplie ou reduza a eficiência do estudo tem, aqui, um efeito proporcionalmente maior. É nesse contexto que o PISA 2025 introduz o módulo «Learning in the Digital World», desenhado para medir se os estudantes conseguem autorregular a própria aprendizagem quando há ferramentas digitais — e agora IA generativa — ao alcance da mão.
Por que a IA pode travar o aprendizado, segundo a ciência
Um estudo do MIT Media Lab (2025) monitorou por eletroencefalograma 54 voluntários enquanto escreviam ensaios. O grupo que usou ChatGPT apresentou a menor conectividade neural entre os três grupos testados, e 83% desses participantes não conseguiram citar trechos do texto que tinham acabado de produzir.
Os autores batizaram o fenômeno de «dívida cognitiva»: o cérebro deixa de fazer o esforço de organizar, recuperar e conectar informações porque a ferramenta faz isso primeiro. A ciência da aprendizagem descreve há décadas o mecanismo inverso — a chamada dificuldade desejável. Recuperar um conteúdo da memória, errar e corrigir é justamente o que consolida o conhecimento. Quando a resposta chega pronta, esse ciclo não acontece.
A OCDE vem repetindo o mesmo diagnóstico desde antes da IA generativa. O problema raramente é a ferramenta em si, e sim o que ela substitui.
«A tecnologia pode amplificar um ensino excelente, mas uma tecnologia excelente não substitui um ensino ruim.»
O relatório GEM da UNESCO (2023) foi na mesma direção: encontrou pouca evidência robusta de ganho de aprendizagem com tecnologia educacional em larga escala e recomendou que ferramentas digitais só entrem na rotina de estudo quando apoiam — e não substituem — o esforço cognitivo do estudante.
IA para estudar: a diferença entre uso passivo e uso ativo
A distinção que emerge dos dados do PISA 2022 (OCDE, 2023) e do estudo do MIT (2025) não é «IA sim ou não», mas passivo versus ativo. Pedir a resposta pronta reduz o esforço que gera aprendizagem; usar a IA para se testar, receber correção e verificar fontes tende a ampliá-lo.
Na prática, a mesma ferramenta produz efeitos opostos dependendo do comando que recebe. A tabela abaixo resume o padrão que a literatura vem consolidando.
| Tarefa | Uso passivo (risco de travar o aprendizado) | Uso ativo (favorece a retenção) |
|---|---|---|
| Resolver questões | Pedir a resposta e copiar | Responder primeiro e pedir correção comentada do erro |
| Redação | Gerar o texto inteiro com IA | Escrever sozinho e usar a IA como banca corretora, critério por critério |
| Resumos | Ler apenas o resumo automático | Resumir por conta própria e comparar com a versão da IA |
| Pesquisa | Aceitar afirmações sem fonte | Exigir referências e verificá-las em bases acadêmicas |
| Revisão | Reler o material passivamente | Pedir à IA baterias de perguntas no formato da prova |
No caso da pesquisa, já existem ferramentas desenhadas para o uso ativo: o Consensus AI, que pesquisa 220 milhões de artigos científicos, responde com citações verificáveis em vez de texto sem lastro — o oposto do chatbot genérico que inventa referências. O mesmo raciocínio vale para aplicativos de estudo com IA, de startups como Modo Cheto a plataformas como Khanmigo: o valor depende de a ferramenta obrigar o estudante a produzir a resposta antes de entregá-la.
O que muda para quem encara ENEM, vestibular e concursos
O ENEM 2025 registrou cerca de 4,8 milhões de inscritos, segundo o INEP (2025), e segue sendo uma prova presencial de recuperação de memória sob pressão de tempo. Nenhuma IA entra na sala — o que torna o modo de estudar com essas ferramentas uma variável direta de resultado.
A consequência é contraintuitiva. O estudante que mais usa IA durante a preparação pode chegar menos preparado ao dia da prova, se o uso foi passivo: leu explicações prontas, gerou resumos que não escreveu e nunca simulou o esforço de resposta sem apoio. Já quem transforma a ferramenta em examinador — pedindo fontes verificáveis para trabalhos e projetos de pesquisa, simulados cronometrados e correção de redação com critérios do INEP — pratica exatamente a habilidade que a prova mede.
Para concursos públicos, o cálculo é idêntico, com um agravante: bancas cobram literalidade de lei e jurisprudência, terreno em que chatbots generalistas ainda erram com frequência. A verificação ativa deixa de ser boa prática e vira requisito de sobrevivência.
Escolas e cursinhos também terão de se posicionar. Se o PISA 2025 confirmar que a autorregulação digital separa quem aprende de quem apenas consome conteúdo, o discurso de «proibir ou liberar» ficará obsoleto — a pergunta passa a ser quem ensina o aluno a usar bem.
O que o PISA 2025 deve responder
Os resultados da nova edição, esperados para o fim de 2026, dirão pela primeira vez em escala global se os estudantes conseguem aprender com ferramentas digitais em vez de apenas usá-las. Até lá, os dados disponíveis apontam uma direção clara e desconfortável: a IA amplia o que o estudante já faz. Quem estuda ativamente, aprende mais rápido; quem terceiriza o esforço, acumula dívida cognitiva. A questão aberta é se o sistema educacional brasileiro — e cada estudante que usa IA para estudar hoje — vai ajustar o método antes que a próxima rodada de resultados o faça por eles.
